Różnica między R i Python

Zarówno R, jak i Python są dwoma najpopularniejszymi językami programowania open source zorientowanego na nauki danych. R jest najnowszą najnowocześniejszą technologią szeroko stosowaną wśród górników danych i statystyk do opracowywania oprogramowania statystycznego i analizy danych. R jest potężnym językiem programowania, który szybko staje się de facto standardem wśród profesjonalistów i był używany w każdej możliwej dyscyplinie od nauki i medycyny po inżynierię i biznes. Jednak technologia nie jest pozbawiona uczciwej części wad. R nie jest szczególnie szybkim językiem programowania, a słabo napisany kod może być dość powolny. Python jest znany z tego, że jest świetny z dużymi zestawami danych i elastyczności, ale wciąż nadrabia zaległości w liczbie dobrych bibliotek statystycznych dostępnych w R. Ale który z tych języków jest łatwy w użyciu i najlepiej się nauczyć?

Co to jest „r”?

R jest potężnym językiem programowania open source z aspektami języków programowania zarówno funkcjonalnego, jak i obiektowego (OO). R to coś więcej niż program komputerowy; Jest to środowisko i język programowania statystycznego do obliczeń statystycznych i grafiki. Zaczęło się jako projekt badawczy Rossa Ihaki i Roberta Gentlemana na początku lat 90. i do 1995 r. Pierwsza wersja została wydana w 2000 roku. Od tego czasu był używany w każdej możliwej dyscyplinie od nauki po inżynierię. Technicznie jest to zarówno język statystyki, jak i oprogramowanie informatyczne i analityczne ze znaczącą przydatnością w analizie danych. Biblioteka Rogą funkcji R jest tym, co czyni ją najbardziej preferowanym wyborem do analizy statystycznej.

Co to jest Python?

Python to kolejny język zorientowany na obiekty. Jest używany po stronie serwera ze względu na wiele paradygmatów programowania, które obejmują imperatywne i obiektowe programowanie funkcjonalne. Python pozwala szybciej pracować i skuteczniej zintegrować systemy. Fundacja Pythona sięga późnych lat 80. Został pierwotnie konceptualizowany przez Guido Van Rossum w 1989 roku, a pierwsza wersja języka programowania została wprowadzona w 1991 roku, a później nazwana „Python”. Od tego czasu przeszedł kilka aktualizacji i jest teraz jednym z najpopularniejszych języków programowania open source używanych wśród społeczności. Jest to również jeden z powszechnie używanych języków używanych w nauce danych, drugi do r.

Różnica między R i Python

1. Natura R i Python

 - Zarówno R, jak i Python to dwa najpopularniejsze języki programowania open source używane do statystyki i analizy danych i oba są bezpłatne. Jednak Python jest językiem programowania wieloparadigmowego ogólnego przeznaczenia, który zapewnia bardziej ogólne podejście do nauki o danych. Z drugiej strony R to coś więcej niż program komputerowy; Jest to środowisko i język programowania statystycznego dla obliczeń statystycznych i grafiki, które wydaje się być znacznie lepsze w wizualizacji danych.  Termin środowisko w R charakteryzuje w pełni zaplanowany i spójny system, a nie przyrostowe akumulacje określonych i nieelastycznych narzędzi z innymi oprogramowaniem do analizy danych, takich jak Python.

2. Funkcjonalność

 - R to program komputerowy i środowisko programowania statystycznego, które umożliwia stosowanie szerokiej gamy metod analitycznych i tworzy grafikę o jakości prezentacji. Służy głównie do analizy statystycznej, mając na uwadze statystycy. Obsługuje złożone podejścia statystyczne tak łatwo, jak prostsze. Nie jest to większości programów, które mogą poradzić sobie z ogromną różnorodnością zadań matematycznych i statystycznych. Python może robić prawie wszystko, co R. Jest znany z łatwej do zrozumienia składni, która sprawia, że ​​kodowanie i debugowanie jest znacznie łatwiejsze niż w przypadku innych języków programowania. 

3. Środowisko językowe 

- IDES integrują kilka narzędzi zaprojektowanych specjalnie do tworzenia oprogramowania. Jedna IDE, bezczynna, jest częścią standardowego pakietu instalacji Pythona od 1.5.2B1. Z czasem pojawiły się inne IDE, które zawierają niektóre z bardziej popularnych bibliotek, które nie są dostarczone przez bezczynne. Niektóre z popularnych Python Ides to Spyder, Atom, Pycharm, IPython Notebook, Eclipse + Pydev i inni. Niektóre z popularnych RSDE to RStudio, Rward, R Commander, Emacs + ESS i więcej. Popularne pakiety obejmują StringR, Zoo, DPyLR, dane.stół i tak dalej.

4. Elastyczność w R i Python

 - R jest funkcjonalnym, ale wyrafinowanym językiem programowania i środowiska do obliczeń statystycznych i grafiki. Jest łatwy do odebrania i ma ogromną liczbę pakietów, szczególnie w analizie danych. Ponieważ jest to open source, zapewnia większą elastyczność, co w rzeczywistości zapewnia możliwość rozszerzenia i modyfikowania funkcjonalności analitycznej na potrzeby organizacji. Python może być używany do opracowywania zarówno aplikacji GUI, jak i aplikacji internetowych, a ponieważ jest to język ogólny, można go używać do budowania dosłownie wszystkiego, z odpowiednimi narzędziami i bibliotekami. Jednak nie ma tak wielu bibliotek jak r.

R vs. Python: wykres porównawczy

Podsumowanie R vs. Pyton

Zarówno R, jak i Python są językami programowania na wysokim poziomie i wśród najpopularniejszych w naukach i statystykach danych. R jest jednak bardziej odpowiednie do tradycyjnej analizy statystycznej, podczas gdy Python jest często wykorzystywany do tradycyjnych zastosowań w nauce danych.  R ma stromą krzywą uczenia się, a ludzie bez wcześniejszego doświadczenia miałyby trudności z uchwyceniem języka na początku. Python jest stosunkowo łatwy do nauczenia się, ponieważ koncentruje się na prostocie, a ponieważ jest to język programowania ogólnego, można go używać do budowy prawie wszystkiego, z odpowiednimi narzędziami i bibliotekami. Python jest znany z tego, że jest świetny z dużymi zestawami danych i elastyczności, ale wciąż nadrabia zaległości w liczbie dobrych bibliotek statystycznych dostępnych w R.